¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Definición

La Inteligencia Artificial (IA, o AI en inglés) es la capacidad que tiene un dispositivo (como un móvil, ordenador o robot) para realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En informática, la Inteligencia Artificial es la disciplina en la que estudiamos y desarrollamos estos sistemas.

Del mismo modo que la inteligencia humana es compleja y múltiple, también lo es la inteligencia artificial, de manera que incluye numerosas áreas de conocimiento que intentan emular distintos aspectos de la inteligencia humana, como la capacidad para percibir, reconocer el entorno y reaccionar en consecuencia; la capacidad para planificar y resolver problemas; la habilidad para aprender constantemente y adaptarse; las inteligencias social, emocional, musical, y creatividad.

Durante años, mucha gente asociaba la IA casi exclusivamente con robots; hoy, tras la popularización de ChatGPT, tiende a identificarla con la IA generativa. Ambas imágenes son incompletas: la IA es una disciplina mucho más amplia, con numerosas técnicas y aplicaciones.

Tipos de Inteligencia Artificial

Dependiendo de su nivel de competencia, nos encontramos con 3 tipos de Inteligencia Artificial:

1. Inteligencia artificial específica (o IA débil). Que es la que existe hoy en día y que es capaz de hacer muy bien –probablemente mejor que el mejor de los humanos– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas, por ejemplo, jugar al ajedrez.
2. Inteligencia artificial general (IA fuerte o IAG). Con todas las habilidades y capacidades que tienen los humanos. Considero que estamos muy lejos de conseguirlo, si es que se consigue. Sin embargo, no necesitamos IA general para que la IA ya esté transformando profundamente nuestra sociedad.
3. Superinteligencia. Sería una IA que superaría a la inteligencia humana, alcanzando en ese momento lo que se conoce como la singularidad. Por definición, al ser una inteligencia superior a la nuestra, no la comprendemos.

Dos escuelas de Inteligencia Artificial

Históricamente ha habido dos grandes escuelas de pensamiento para conseguir alcanzar la Inteligencia Artificial:

• Simbólica-lógica (o top-down), cuyo ejemplo más paradigmático son los sistemas expertos y que consiste en representar el conocimiento utilizando símbolos y en usar las reglas de la lógica para derivar conocimiento nuevo a partir de dicho conocimiento base.

• Conexionista (o bottom-up), a la que pertenezco, que aboga por el aprendizaje basado en la experiencia, en los datos, y cuyo ejemplo principal son las redes neuronales. A esta escuela pertenecen áreas de la Inteligencia Artificial tan relevantes como el machine learning y dentro de éste, el deep learning.

El avance de la Inteligencia Artificial

Aunque la Inteligencia Artificial existe como disciplina desde los años 50, ha sido durante los últimos 15 años cuando ha adquirido gran protagonismo en nuestra sociedad, gracias a la confluencia de 3 factores: la existencia de ingentes cantidades de datos (Big Data), la disponibilidad de grandes capacidades de computación a bajo coste y el desarrollo de modelos complejos de aprendizaje –inspirados en las redes neuronales de los años 50– llamados modelos de aprendizaje profundo que, entrenados con muchos datos y aprovechando las grandes capacidades de computación, están en el corazón de los servicios digitales que utilizamos en nuestro día a día, y de los coches, ciudades, hogares y móviles inteligentes.

El avance más visible de los últimos años ha sido la IA generativa, que permite crear texto, imágenes, música, vídeo, código u otros tipos de datos, como estructuras de proteínas. Modelos como ChatGPT, DALL-E y Stable Diffusion aprenden patrones a partir de ingentes cantidades de datos y, en numerosas tareas concretas, igualan o superan el nivel de competencia humano. Además de generar contenidos, los modelos más avanzados muestran capacidades de razonamiento que les permiten descomponer problemas, planificar y orquestar tareas. Al conectarse con herramientas y otros sistemas, pueden funcionar como agentes capaces de ejecutar planes de varios pasos con cierto grado de autonomía. Su impacto es revolucionario, aunque estos avances también entrañan riesgos: pueden inventar información y presentarla de manera convincente y, cuando actúan con autonomía, ejecutar acciones no previstas que pongan en riesgo los sistemas digitales de los que dependemos.

Ejemplos de la Inteligencia Artificial en nuestra vida

Por ello, la IA ha penetrado de manera invisible en nuestras vidas y ahora mismo está prácticamente en todas partes. Forma parte de nuestro entorno y es habitual en nuestras rutinas diarias. Gracias a su gran capacidad para aprender a partir de datos, permite reconocer y predecir patrones y optimizar tareas. Es parte del proceso de la toma de decisiones, tanto en los ámbitos públicos como privados. Está transformando todos los sectores productivos y la economía global. De ahí que numerosos países apuesten por invertir en la IA, siendo conscientes de que el liderazgo tecnológico requiere desarrollo en los ámbitos técnico, económico, social, ético, legal y regulatorio.

La IA nos ayuda en nuestras vidas, por ejemplo en:

Aunque la IA tiene un potencial inmenso para ayudarnos, también tiene limitaciones y plantea consideraciones técnicas y éticas importantes. Precisamente esa es una de las motivaciones por las que hemos creado ELLIS Alicante, para investigar y contribuir a que la Inteligencia Artificial genere valor para la sociedad.

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